\section{Introdução}
\label{introducao}

Muitos sistemas de informação baseiam-se em técnicas de reconhecimento de padrões para obter sucesso em seu objetivo. Como exemplos, alguns sistemas fazem uso de tais técnicas para identificar faces, outros para a realização de predição de determinadas informações como: um valor futuro de uma ação de mercado, a previsão de disponibilidade de um recurso, entre outros. Um outro exemplo de sistema de reconhecimento de padrões é o de reconhecimento de caracteres que busca identificar caracteres em uma imagem através dos padrões existentes nas imagens de cada caractere. Este trabalho foca na análise e comparação de três técnicas aplicadas no uso de reconhecimento de padrões considerando uma base de dados composta por letras do alfabeto inglês em caixa-alta. Essas técnicas são: redes bayesianas, árvores de decisão e redes neurais.

A rede bayesiana segue os princípios de probabilidade condicional. Neste trabalho, ela é usada para analisar os atributos de diversas imagens de letras conhecidas e inferir a probabilidade de que uma determinada imagem seja de uma determinada letra, dada a ocorrência dos atributos desta imagem e considerando a probabilidade de ocorrência de tais atributos para cada tipo de letra.

Já uma árvore de decisão busca estabelecer um relacionamento entre as ocorrências dos atributos. Inicialmente, a árvore de decisão identifica o atributo mais relevante para classificar uma imagem e coloca tal atributo no nó raiz. Este nó divide-se em cada um dos valores possíveis do atributo. Após isso, é identificado então o segundo atributo mais relevante, dada cada possível valor do atributo anterior. Este novo atributo compõe um novo nó filho que será novamente subdividido. Este processo se repete até chegar nas folhas da árvore. Cada folha contem uma letra que representa o caractere mais provável, dado o caminho percorrido desde a raiz.

A última técnica, e mais extensivamente explorada neste trabalho, é do uso de redes neurais artificiais em reconhecimento de padrões. Uma rede neural artificial é uma técnica análoga às redes neurais biológicas, em que, um conjunto de neurônios recebem um estímulo e, ao se comunicar com outros neurônios, produzem uma determinada saída. Cada neurônio tem um peso característico, bem como uma função de ativação que determina a saída do neurônio, dada suas entradas. Assim, pode-se aplicar a técnica ao desafio de reconhecer caracteres considerando que há um neurônio para cada atributo analisado da imagem e a saída é a letra que identifica a imagem.

Na Seção \ref{problema}, é descrita a base de dados e o tratamento de dados utilizados neste trabalho. A Seção \ref{experimentos} descreve a metodologia de avaliação das três técnicas, bem como os parâmetros de cada técnica. Em seguida, as três técnicas existentes são comparadas para então, na Seção~\ref{conclusao}, apresentarem-se as conclusões do trabalho.
